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This program extracts annotations (highlights, comments, etc.) from a PDF file, and formats them as Markdown or exports them to JSON. It is primarily intended for use in reviewing submissions to scientific conferences/journals. For the default Markdown format, the output is as follows: Highlights without an attached comment are output first, as "highlights" with just the highlighted text included.

概要 Google翻訳APIをPythonで実行するでは、四苦八苦しながらも、Google翻訳APIにより、テキストファイルに書かれた英文を日本語に翻訳するPythonスクリプトを書いた。 元々の動機は論文の翻訳する際に、ちまちまGoogle翻訳にコピペするのが面倒くさいということであった。 そこで今回は、Pythonスクリプトを拡張し、PDFの論文を一気に翻訳するようにしたので共有したい。 そもそもなんで日本語に翻訳して論文を読むの？ もちろん、細かい内容は原文を精読する必要がある。そりゃそうだ。 日本語で読む理由はなんといっても、論文の内容を俯瞰的に把握できるということに尽きる。 俯瞰的に把握できることで、以下のメリットがある。 俯瞰的に把握した上で原文を読むことになるため、より早く理解することができる。 俯瞰的に把握できるため、原文を読む前に、自分にとって読む必要がある論文かどうかか

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特

概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択

!! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 !! ======================== !! SeleniumはE2Eテストの自動化などで大きな力を出してくれます。 今回の記事では、下記の内容をまとめてみます。 色々なユースケース 抜け漏れ対策のwait.until()関数 => 実務ではとても重要 IDやClassが無くても、AltやPlaceholderなどから力技で抽出する技 パスワード系 無限スクロール系 必要なツールをまずは揃える Python3.7 ChromeDriver https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/dow

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2. Basic Commands Dec 2014 Copyrigt www.decisionstats.com Licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. i Functions R Python Downloading and installing a package install.packages('name') pip install name Load a package library('name') import name as other_name Checking working directory getwd() import os os.getcwd() Setting working directory setw

MNISTの予測をディープラーニング(ニューラルネットワーク)で行います。実は、ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の実装は簡単です。数十ステップで98%程度の精度を達成できます。 （注意事項） ディープラーニング(ニューラルネットワーク)の学習方法を理解すること目的としたプログラムです。MNISTデータ程度のデータを想定しています。大量のデータやデータによっては、この実装だけは対応できません。。あくまでもディープラーニング(ニューラルネットワーク)の基本を理解するという視点でご覧ください。 ニューラルネットワーク 以下のような図を見たことがありますか？脳を模倣したニューラルネットワークです。 緑枠が脳細胞を表すニューロンです。ニューロンとニューロンの間はシナプス（青の◆）で結合しています。シナプスでのデータの受け渡し度合いを重み($ w $)で表します。ニューロン間の結合の度合い

WindowsにPython 3系統（記事作成時点で3.6.1が最新）と，データ分析等でよく使用するnumpyやscipyといったライブラリをインストールする方法，そして，Visual Studioとの連携の仕方などをまとめました． 本記事は第2回 Pythonライブラリのインストール編です． （1/3）Pythonインストール編 （3/3）Visual Studio 連携編 pipのアップデート 第1回のPython実行環境のインストールに続いて，各種ライブラリのインストールを行います． その前に，Pythonのパッケージマネージャ（Linuxでいうaptやyumのようなもの）のアップデートを行っておきます． 管理者コマンドプロンプトもしくは管理者PowerShellを開きます． Windows 8以降の場合は，タスクバーのWindowsボタンを右クリック（もしくはWindowsキー+X

Home » UncategorizedBook: Python Data Science Handbook EmmanuelleRieufJuly 1, 2017 at 5:00 am Jupyter notebook content for my OReilly book, the Python Data Science Handbook. This repository contains the full listing of IPython notebooks used to create the book, including all text and code. The code was written and tested with Python 3.5, though most (but not all) snippets will work correctly in Py

私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が

PIL/Pillowはコンパクトで高速なPython用の画像ライブラリです。 よく使う処理をまとめました（随時更新） PILとPillowの違い 基本的にPILを使う理由はありません、Pillowの方がリサイズフィルタのバグフィックスがされており高品質です。 Pillowの速度について Pillowは非常に高速にチューニングされており、同様なライブラリであるImageMagickよりも常に高速に動作します。 ただし、getpixel/putpixelは非常に低速です、画像生成以外には使わないようにしましょう。 更に高速なpillow-simdもあります。概ねオリジナルのPillowの4〜5倍の速度が出るようです。 pillow-simd https://github.com/uploadcare/pillow-simd 参考 Imageモード一覧 モード 説明

Pythonの画像ライブラリ「pillow」を使って、画像のカラーハーフトーン処理を実装しました。 写真をアメコミ調に変換したいときに、スクリーントーンのような陰影を再現したいときなどに使います。 ハーフトーンは、アメコミのような画風にしたり、ポップなデザインによく使われる効果です。 カラーハーフトーンはCMYKに色分解し、角度をずらしたハーフトーンを重ねる処理です。 カラーの印刷物のような効果になります。 当初は簡単に実装できるだろうとタカをくくっていたのですが、意外と面倒な処理でした。日本語の技術資料はほとんどなかったため、共有＆精度向上のためにメモしておきます。 ハーフトーン処理の概要 ハーフトーンは、画像をある角度で配置された単色ドットでグラデーションを擬似的に表現するものです。 角度45°で、pitchはドットの間隔、rはドットの最大半径とすると、下図のようになります。 ここで問

Python3.6.0 が2016年12月23日にリリースされ、新たにアップデートされた項目がいくつかあります。 What’s New In Python 3.6 やはりPythonを使ってプログラミングをする人にとっては、新たに追加された文法機能などが特に気になるのではないでしょうか？ そこで今回は3.6.0で追加された文法機能である、 PEP 498: 書式化済み文字列リテラル PEP 515: 数値リテラル内のアンダースコア PEP 526: 変数アノテーションのシンタックス PEP 525: 非同期ジェネレータ PEP 530: 非同期内包表記 について紹介します。 書式化済み文字列リテラル(f-strings) Pythonには、文字列(string)クラスにformat()メソッドが用意されており、str.format()を用いて変数置換や値のフォーマットを行うことができます。

はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for